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Mobilenet 与 SSD [关闭]
Closed 这个问题不符合堆栈溢出指南 help closed questions 目前不接受答案 Locked 这个问题及其答案是locked help locked posts因为这个问题是题外话 但却具有历史意义 目前不接受新的答案
machinelearning
neuralnetwork
objectdetection
缩小轴 1 的形状为空 [x,0]
我正在尝试训练 SVHN 街景门牌号码 数据集 用于张量流中的对象检测 对数字进行一些基本的 OCR 到目前为止 我已经成功地遵循了对象检测张量流指南中的宠物训练示例 当我基于样本 fast rcnn resnet101 config 训练
tensorflow
objectdetection
车辆分割和跟踪
我已经从事一个项目一段时间了 目的是在无人机捕获的视频中检测和跟踪 移动 车辆 目前我正在使用 SVM 该 SVM 接受了从车辆和背景图像中提取的局部特征的特征袋表示的训练 然后 我使用滑动窗口检测方法来尝试定位图像中的车辆 然后我想要跟踪
opencv
tracking
Classification
imagesegmentation
objectdetection
Opencv 对象检测:ORB GPU 检测器和 SURF GPU 描述符提取器
我只是做了一个小实验来尝试不同的检测器 描述符组合 我的代码使用 ORB GPU 检测器来检测特征 并使用 SURF GPU 描述符来计算描述符 我使用 BruteForceMatcher GPU 来匹配描述符 并使用 knnMatch 方
c
opencv
SURF
objectdetection
ORB
Fast R-CNN 中 ROI 层的用途是什么?
In this https leonardoaraujosantos gitbooks io artificial inteligence content object localization and detection html关于目标
deeplearning
ComputerVision
convneuralnetwork
objectdetection
如何在 Tensorflow 对象检测 API 中查找边界框坐标
我正在使用 Tensorflow 对象检测 API 代码 我训练了我的模型并获得了很高的检测百分比 我一直在尝试获取边界框坐标 但它不断打印出 100 个奇怪数组的列表 经过在线广泛搜索后 我发现数组中的数字意味着什么 边界框坐标相对于底层
tensorflow
Coordinates
objectdetection
boundingbox
如何加速 svm.predict?
我正在编写一个滑动窗口来提取特征并将其输入到 CvSVM 的预测函数中 然而 我偶然发现 svm predict 函数相对较慢 基本上 窗口以固定的步幅长度在图像比例上滑动穿过图像 遍历图像加上提取每个图像特征的速度 窗口大约需要 1000
opencv
machinelearning
ComputerVision
SVM
objectdetection
无法将大小为 1665179 的数组重塑为形状 (512,512,3,3)
该脚本用于进行检测 权重文件是 yolov4 coco 预训练模型 可以在这里找到 https drive google com file d 1cewMfusmPjYWbrnuJRuKhPMwRe b9PaT view https dri
python
tensorflow
deeplearning
objectdetection
YOLO
使用 openCV 和 python 检测物体
我正在尝试使用 OpenCV 和 Python 检测下图中的白点 我尝试使用函数 cv2 HoughCircles 但没有成功 我需要使用不同的方法吗 这是我的代码 import cv2 cv import numpy as np impo
python
imageprocessing
opencv
objectdetection
“分页文件太小,无法完成此操作”尝试训练 YOLOv5 对象检测模型时出错
我有大约 50000 个图像和注释文件用于训练 YOLOv5 对象检测模型 我在另一台计算机上仅使用 CPU 训练模型没有问题 但需要太长时间 因此我需要 GPU 训练 我的问题是 当我尝试使用 GPU 进行训练时 我不断收到此错误 OSE
python
GPU
objectdetection
yolov5
当对象一个在另一个之上时,从单个 2D 图像或来自 RGBD 相机的点云对已知 3D CAD 对象进行实时 6D 姿态估计?
我正在开展一个研究项目 需要在拾取和放置任务中实时估计物体的 6DOF 姿态 姿态必须是实时估计的 并且物体可以是一个在另一个之上并且是相同的 所以我必须获得顶部物体的位置和方向 问题是物体是相同的 PPVC 块 在建筑领域 但好处是它们的
Realtime
objectdetection
pointCloudLibrary
CAD
pose
正方形检测找不到正方形
我正在使用该程序方块 c在 OpenCV 库的示例中可用 它适用于每个图像 但我真的不明白为什么它不能识别该图像中绘制的正方形 After CANNY After DILATE The RESULT图像 红色 http img267 ima
c
opencv
imageprocessing
objectdetection
如何在运行 Tensorflow 推理会话之前批处理多个视频帧
我做了一个项目 基本上使用谷歌对象检测 API 和张量流 我所做的就是使用预先训练的模型进行推理 这意味着实时对象检测 其中输入是网络摄像头的视频流或使用 OpenCV 的类似内容 现在我得到了相当不错的性能结果 但我想进一步提高 FPS
opencv
tensorflow
videoprocessing
objectdetection
inference
在目标检测中使用步长为 1 的最大池化层的目的是什么
我正在使用单次探测器 SSD 更具体地说这个实现 https github com pierluigiferrari ssd keras在喀拉斯 当我检查 SSD300 时 正如我注意到的 这也适用于 SSD512 我注意到在每个卷积组之后
python
Keras
objectdetection
执行多尺度训练(yolov2)
我想知道多尺度训练如何YOLOv2 https arxiv org pdf 1612 08242 pdf works 论文中指出 原始YOLO使用的输入分辨率为448 448 通过添加锚框 我们将分辨率更改为416 416 然而 由于我们的
ComputerVision
objectdetection
convneuralnetwork
YOLO
opencv边界框问题
我有一个图像需要在周围绘制一个边界框 我正在尝试使用本文底部的代码 我遇到的问题是我尝试模糊蓝色框形状以删除其细节 例如 cv2 blur img 20 20 但模糊图像似乎没有足够好的边缘来生成边界框 我发现 如果我将下面的代码与具有与下
python
opencv
imageprocessing
ComputerVision
objectdetection
使用 TensorFlow 对象检测输出分数、类别和 ID 提取
如何提取由用于对象检测的 Tensorflow 模型生成的图像中检测到的对象 对象类别 对象 ID 的输出分数 我想将所有这些详细信息存储到单独的变量中 以便以后将它们存储在数据库中 使用与此链接中找到的相同的代码https github
tensorflow
objectdetection
objectdetectionapi
TF2 对象检测 API:model_main_tf2.py - 验证丢失?
过去两个月我一直在尝试训练一个对象检测模型 并最终通过以下方法成功了tutorial https tensorflow object detection api tutorial readthedocs io en latest 这是我的c
python
tensorflow
tensorflow20
objectdetection
objectdetectionapi
Tensorflow 对象检测 API 索引越界
运行 Android TF Detect 演示并使用我重新训练的 3 类 ssd mobilenet v1 coco 模型后 我的 TF 检测演示崩溃 给出索引越界异常这是 12 26 17 53 13 931 22429 25212 or
Android
tensorflow
objectdetection
如何避免 PyTorch 中的“CUDA 内存不足”
我认为对于 GPU 内存较低的 PyTorch 用户来说 这是一个非常常见的消息 RuntimeError CUDA out of memory Tried to allocate X MiB GPU X X GiB total capac
python
deeplearning
Pytorch
objectdetection
lowmemory
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